BerkeleyData102
- 难度
- 见前置条件
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 25 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
学完你能
- 学习数据科学中的推断与决策方法
适合你吗
适合
已具备概率、统计基础与数学推导能力基础,想系统学习统计推断、决策与博弈的学习者。
暂不适合
前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人:公开旁听一般不含批改、考试和证书,部分视频也可能不公开。
需要先会
建议先具备:概率、统计基础与数学推导能力(本站建议)。正式选课要求见原站 syllabus。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 11 个 Jupyter lab(official/lab/)和 6 份 homework PDF(official/homework/)在公开仓库中;本校学生经 DataHub 完成、Gradescope 提交并自动评分,vitamins 小测和讨论题答案只对选课学生开放。校外学习者在本地完成 lab 和 homework,自行对照讲义检查,没有评分。
- 学习时长
- 25 个课节原站未给出统一学习时长;实际用时取决于已有基础。
- 内容费用
- 免费幻灯片、配套在线教材、讨论题与实验笔记本公开免费;作业提交与 DataHub 需 Berkeley 账号
来源与使用须知
- 原始资源
- UC Berkeley Data102 收录版本:2025 秋
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
版权与转载
- BSD-3-Clause:代码可自由使用和修改,需保留版权声明。原站说明
- 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;课程图像来自原站,版权与商标归原权利人;引用时请注明原作者与出处。
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